5 步搞定 4 层嵌套 SQL 才能算清的股票连涨天数
SQLazy 用“顺序式工作流”替代嵌套SQL：按思维逻辑分步写（筛选→排序→分段→汇总），每步可预览、易修改、零幻觉；编译器确定性生成原生SQL，AI仅辅助口语转规范语法，大幅提升可读性、可维护性与开发效率。（239字）
AI 时代，代码即文档的 SQL 编写方案
这段SQL虽能正确合并重叠时间区间，但嵌套深、逻辑隐晦、修改成本极高。需求变更时几乎需重写，因业务语义被埋在窗口函数语法中，注释难维护，AI生成亦难追溯。SQLazy提出“workflow即文档”范式：用可读步骤（排序、分段、汇总）替代原生SQL，编译自动生成兼容多库的SQL，真正实现代码与文档合一、修改即同步。（239字）
大规模代码如何用 Claude Code 进行迁移
Anthropic团队近期利用Claude系列模型，将Bun等百万行级项目从Zig、Python等语言高效迁至Rust/TypeScript：Jarred 11天完成Bun百万行迁移，Mike一个周末重构16.5万行Python为TS。AI驱动六步流程（规则制定→压力测试→批量迁移→编译修复→行为验证→质量评估），大幅压缩周期与成本，同时保障功能一致性和性能提升。
团队里没人敢动的那段 100 行 SQL，我用 7 步拆透了
每个数据团队都藏着“祖传SQL”：百行嵌套、无人敢改。它用冗余CTE堆砌逻辑，维护成本极高。SQLazy以7步可视化工作流重构——每步可预览、可调试、可复用，AI仅负责自然语言转译，编译器自动生成100%准确SQL，真正实现“代码即文档”。
分组累计求和--极简法
本例演示SQLazy如何优雅解决“按开票事件重置累计”的问题：先按ID、日期降序排序，再对invoiced字段做累计求和生成分组号，继而按ID与分组号聚合，取每组最大日期（即开票月）及金额总和，最终输出各次开票的累计金额。无需手写复杂SQL。
Claude Code两周100万行背后，藏着19个坑没人提！
Anthropic用Claude Code两周完成Bun百万行代码Zig→Rust迁移，测试全通后仅19个回归问题；另有一项目周末即迁16.5万行Python至TS。核心不在“写代码”，而在建规则、设裁判、记账本、立断点——让AI长任务可验证、可恢复、可问责。（239字）
